О неконтролируемом обучении

Обучение без учителя — это метод машинного обучения, при котором алгоритм изучает закономерности и взаимосвязи в данных без явного обучения на размеченных примерах. В обучении без учителя цель состоит в том, чтобы обнаружить основную структуру данных, такую ​​как кластеры, шаблоны и отношения, без каких-либо предварительных знаний об метках или результатах.

🦊Я также приглашаю вас ознакомиться с моими сообщениями о контролируемом и неконтролируемом обучении, которые можно найти в следующих списках тем: Темы о контролируемом обучении, Темы о неконтролируемом обучении, и Общие темы машинного обучения.

Существует несколько методов обучения без учителя, включая кластеризацию, уменьшение размерности и обнаружение аномалий.

Кластеризация — это метод группировки похожих точек данных в кластеры на основе их сходств и различий. Цель кластеризации состоит в том, чтобы определить естественные группировки данных без предварительного знания меток или результатов. Наиболее популярные типы кластеризации включают иерархическую кластеризацию, кластеризацию секционирования, кластеризацию на основе плотности, кластеризацию на основе моделей и нечеткую кластеризацию.

Уменьшение размерности — это метод уменьшения количества признаков или переменных в данных при сохранении наиболее важной информации. Цель уменьшения размерности — упростить данные, сделать их более управляемыми и легкими для визуализации. Наиболее популярные типы уменьшения размерности включают анализ основных компонентов (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE).

Обнаружение аномалий — это метод выявления выбросов или аномалий в данных, которые значительно отклоняются от нормальных закономерностей или поведения. Целью обнаружения аномалий является выявление необычных точек данных, которые могут свидетельствовать о мошенничестве, ошибках или другом ненормальном поведении. Наиболее популярные типы обнаружения аномалий включают статистические методы, методы на основе кластеризации и методы на основе плотности.

Обучение без учителя имеет широкий спектр приложений в различных областях, включая обработку изображений и видео, обработку естественного языка, биоинформатику и рекомендательные системы. Его можно использовать для исследовательского анализа данных, извлечения признаков, предварительной обработки данных и сжатия данных.

О кластеризации

📌 Определение и важность кластеризации

Как уже было сказано, кластеризация — это метод машинного обучения без учителя, используемый для группировки похожих объектов или точек данных в отдельные кластеры. Это процесс обнаружения неотъемлемых закономерностей или структур в неразмеченных данных. В отличие от машинного обучения с учителем, где данные маркируются, а алгоритм обучается предсказывать метки новых данных, при машинном обучении без учителя данные не маркируются, и алгоритм учится самостоятельно определять закономерности и структуру.

Кластеризация широко используется в различных областях, таких как интеллектуальный анализ данных, информатика, статистика, биология и социальные науки. Целью кластеризации является разделение данных на группы или кластеры таким образом, чтобы объекты внутри кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты в других кластерах.

Алгоритмы кластеризации предназначены для измерения сходства или несходства между объектами на основе характеристик или атрибутов данных. Выбор меры подобия зависит от приложения и типа анализируемых данных. Например, евклидово расстояние, манхэттенское расстояние или косинусное сходство обычно используются для измерения расстояния между объектами.

Кластеризация имеет множество практических применений, таких как сегментация изображений, сегментация клиентов, исследования рынка, кластеризация документов, рекомендательные системы и многое другое. Это может помочь определить естественные группировки в данных, обнаружить выбросы и уменьшить сложность данных.

Таким образом, кластеризация — это мощный неконтролируемый метод машинного обучения, который помогает выявить основные шаблоны и структуры в данных путем группировки похожих объектов в отдельные кластеры. Процесс кластеризации помогает получить представление о данных и может быть полезен в различных приложениях.

📌 Преимущества кластерного анализа

К преимуществам кластерного анализа относятся:

Сокращение данных. Кластеризация помогает уменьшить сложность данных, группируя похожие точки данных в отдельные кластеры. Это уменьшает количество точек данных, которые необходимо проанализировать, что упрощает работу с большими наборами данных.

Обнаружение шаблонов. Кластеризация может помочь обнаружить базовые шаблоны и структуры в данных, которые не очевидны сразу. Группируя похожие точки данных в кластеры, мы можем получить представление о данных, которых в противном случае у нас не было бы.

Обнаружение аномалий. Кластеризация может помочь выявить выбросы или аномалии в данных, что может быть полезно при обнаружении мошенничества, вторжений в сеть и других приложений, где обнаружение необычного поведения имеет решающее значение.

Сегментация. Кластеризация может помочь разделить клиентов или пользователей на разные группы в зависимости от их поведения или предпочтений. Это может быть полезно в системах персонализированного маркетинга и рекомендаций.

Улучшенное принятие решений. Кластеризация помогает принимать более правильные решения, обеспечивая более точное понимание данных. Группируя похожие данные в кластеры, мы можем принимать более обоснованные решения на основе характеристик каждого кластера.

📌 Примеры кластеризации в реальной жизни

Вот несколько примеров кластеризации в реальных приложениях:

Сегментация клиентов. Кластеризация широко используется в маркетинге для разделения клиентов на разные группы на основе их поведения, предпочтений и демографических данных. Например, компания электронной коммерции может использовать кластеризацию для группировки клиентов в сегменты на основе их истории покупок, поведения в Интернете или географического местоположения. Это может помочь компании адаптировать свои маркетинговые кампании и предоставить персональные рекомендации для каждой группы клиентов.

Сегментация изображения.Кластеризация обычно используется в компьютерном зрении и обработке изображений для сегментации изображений на отдельные области. Например, в медицинской визуализации кластеризация может использоваться для сегментации изображений органов или тканей, чтобы помочь в диагностике или планировании лечения.

Обнаружение мошенничества. Кластеризация может использоваться в финансовой и банковской сферах для обнаружения мошеннических транзакций. Группируя транзакции на основе их сходства, это может помочь выявить необычные модели или аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность.

Обработка естественного языка. Кластеризация обычно используется при обработке естественного языка для группировки похожих документов, веб-страниц или текстовых фрагментов. Например, кластеризацию можно использовать для группировки новостных статей по их теме или для группировки отзывов клиентов на основе их настроений.

Системы рекомендаций. Кластеризация может использоваться в системах рекомендаций для группировки пользователей со схожими предпочтениями и интересами. Объединяя пользователей в кластеры, система может предоставлять персональные рекомендации каждой группе на основе характеристик кластера.

Сетевой анализ. Кластеризация может использоваться в сетевом анализе для группировки узлов или вершин на основе их шаблонов подключения. Например, при анализе социальных сетей кластеризация может использоваться для группировки пользователей на основе их социальных связей или интересов.

Это всего лишь несколько примеров кластеризации приложений в реальной жизни. Кластеризация — это мощный метод, который имеет множество практических применений в различных областях, включая здравоохранение, финансы, маркетинг и другие.

📌 Типы алгоритмов кластеризации

Это основные распространенные типы алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения.

🦊 Примечание.предоставленная мной информация о методах кластеризации будет дорабатываться в будущем. В моих следующих сообщениях я более подробно обсуждаю каждый метод, включая типы кластерного анализа в каждом из них, математику и реализацию в Python, а также добавляю ссылки на них в следующие введения в этом посте.Итак,Если вы обнаружите, что концепции и сюжеты, представленные здесь, сбивают с толку, не беспокойтесь о деталях на данном этапе. Более важно получить представление об общей картине и о том, как эти методы кластеризации работают в целом.

🦊 Примечание. Для примеров в этом посте я использовал набор данных радужной оболочки из scikit-learn. Если вы хотите узнать больше о различных типах наборов данных, которые обычно используются для моделей машинного обучения, вы можете просмотреть мой предыдущий пост Выбор правильного набора данных для моделирования машинного обучения с помощью scikit-learn: обзор наиболее Популярные наборы данных.

Чтобы понять основную идею, давайте сначала обсудим краткое введение в каждый метод.

  • Иерархическая кластеризация. Иерархическая кластеризация — это метод создания иерархии кластеров. В этом методе точки данных итеративно объединяются или делятся на более мелкие кластеры в зависимости от их сходства или различия. Иерархическая кластеризация может быть как агломеративной, так и разделительной. В агломеративной иерархической кластеризации каждая точка данных начинается как отдельный кластер, и кластеры последовательно объединяются на основе их сходства до тех пор, пока все точки не будут принадлежать одному кластеру. В разделительной иерархической кластеризации все точки данных начинаются в одном кластере, и кластер рекурсивно делится на более мелкие кластеры.

  • Разбиение на кластеры. Разбиение на разделы — это метод, при котором точки данных разбиваются на фиксированное количество кластеров. В этом методе точки данных назначаются кластеру на основе их сходства с центроидом этого кластера. Алгоритм K-средних — это широко используемый метод разделения кластеров. В K-Means количество кластеров указывается заранее, и алгоритм итеративно присваивает точки данных ближайшему центроиду до сходимости.

🦊Если вы хотите узнать больше о кластеризации KMeans в неконтролируемом обучении, рекомендуем прочитать мой пост Обучение без учителя: разделение (на расстоянии) кластеризации».

  • Кластеризация на основе плотности. Кластеризация на основе плотности — это метод, который идентифицирует кластеры на основе областей с более высокой плотностью в пространстве данных. Алгоритм DBSCAN является широко используемым методом кластеризации на основе плотности. В DBSCAN точка данных классифицируется как основная точка, если она имеет минимальное количество соседних точек в пределах заданного радиуса. Кластеры формируются вокруг основных точек, а точки данных, не принадлежащие ни к одному кластеру, считаются выбросами.

  • Модельно-ориентированная кластеризация (Гауссова смешанная модель): Модельно-ориентированная кластеризация — это метод, который предполагает, что точки данных генерируются на основе вероятностной модели. В этом методе кластеризация выполняется путем оценки параметров модели, которые лучше всего объясняют данные. Модель гауссовой смеси (GMM) — это широко используемый метод кластеризации на основе моделей. В GMM предполагается, что точки данных генерируются из смеси распределений Гаусса, а параметры распределений оцениваются с использованием алгоритма максимизации ожидания (EM).

  • Нечеткая кластеризация. Нечеткая кластеризация — это метод, который позволяет точке данных принадлежать более чем одному кластеру с определенной степенью членства. В этом методе каждой точке данных присваивается значение членства для каждого кластера, указывающее степень, в которой она принадлежит этому кластеру. Алгоритм нечетких C-средних (FCM) является широко используемым методом нечеткой кластеризации.

🦊 Следите за более подробными обсуждениями методов кластеризации.

Я также приглашаю вас изучить мои сообщения о контролируемом и неконтролируемом обучении, которые можно найти в следующих списках тем: Темы о контролируемом обучении, Темы о неконтролируемом обучении и Общие темы о машинном обучении. »'.